景象匹配/惯性组合导航精确修正算法

为了能使景象匹配辅助导航系统在工作时实现对惯导的最优修正,在景象匹配辅助导航系统对惯导修正过程中,引入了卡尔曼滤波技术,并设计了相应的景象匹配/惯性组合导航算法。但在景象匹配过程中会不可避免的会出现匹配错误、匹配精度不够等问题,为此,基于景象匹配过程中载体机动性能规律,提出了飞行航迹近似为直线的误匹配点剔除方法。利用Visual C 编写完成了景象匹配辅助/惯性组合导航仿真演示系统,对所提出的方法进行了仿真实验。多次实验证明提出的方法能够起到很好的匹配修正效果,具有重要的实际应用价值。     

基于BP神经网络辅助的惯性/天文组合导航方法

针对高动态环境下惯性/天文组合导航精度下降的问题,提出一种基于神经网络辅助的惯性/天文组合导航方法。首先以组合导航滤波估计过程中的增益矩阵和动态环境下的惯性器件量测信息构建特征向量;然后,采用导航估计误差对BP神经网络进行训练;最后,利用BP神经网络的输出结果辅助修正组合导航系统。计算机仿真验证结果表明,相较于传统方法,基于BP神经网络辅助的惯性/天文组合导航系统的姿态估计精度可提高30%以上,在动态环境下姿态精度可以保持在5″(1σ)以内。所提出的方法对提高动态环境下惯性/天文组合导航系统的精度和适应能力具有一定的参考价值。     

基于INS/SMNS紧耦合的无人机导航

为了克服无人机惯性导航系统漂移误差累积的缺陷,提出了基于INS/SMNS紧耦合的无人机导航模式(INS/SMNS)。它利用INS提供的位置和姿态角信息分别完成对无人机的粗定位和航拍实时图像的几何校正,提高了SMNS的实时性和适配区景象匹配的精确度;同时,利用SMNS的高精度导航定位结果修正了INS的累积误差。通过INS与SMNS之间的优势互补,使得紧耦合INS/SMNS导航模式具有更好的实时性和精确性。仿真实验表明,紧耦合模式满足无人机规划航迹要求。     

弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航

选取捷联惯导系统误差作为组合导航系统状态,利用捷联惯导与卫星导航系统各自的位置输出构造量测,设计惯性/卫星组合导航算法。在惯性/星光组合导航算法设计中,对星敏感器安装误差进行建模并也列入组合导航系统状态,利用星敏感器输出的姿态矩阵和根据惯导输出计算得到的等效姿态矩阵构造量测。从而,利用联邦滤波技术设计出弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航方法。该组合导航方法的仿真结果表明,其定位、定姿精度分别达到12.1m(3σ)和0.27′(3σ),而且能够有效标定出惯性器件的随机常值误差和星敏感器的安装误差。     

基于局部精确直方图匹配的无人机景象匹配导航色彩恒常算法

为了解决无人机景象匹配导航中实时图和基准图之间的色彩差异性问题,提出了一种基于局部精确直方图匹配的色彩恒常算法。将实时图分成一系列子块图像,根据景象匹配辅助导航系统预测的无人机位姿信息,获得实时图与基准图的粗略对应关系,考虑平移、尺度、旋转等补偿,选取基准图中与实时图子块对应的基准图子块,求解每对子块图像红、绿、蓝颜色通道色彩直方图的颜色映射关系,并根据建立的颜色映射关系,对实时图子块的三个颜色通道进行变换,从而降低实时图与基准图之间的色彩差异。试验结果表明,所提色彩恒常算法对光源颜色估计的欧拉角误差约降低到传统色彩恒常算法的20%,相比于不采用色彩恒常处理的景象匹配算法,将景象匹配平均误差降低了约70%,由于算法中引入了分块处理机制,能够克服多光源成像导致的色彩差异,具有并行计算的优势,便于工程应用。     

景象匹配辅助导航系统匹配置信度评估方法

针对景象匹配辅助导航中,由于噪声、云层、摄像机抖动等原因导致的景象匹配可能输出错误匹配结果情况,提出一种基于证据推理的景象匹配末端置信度评估方法.首先建立序列帧时空约束关系,对匹配相关阵中峰值构建辨识框架,计算序列帧对各峰值的置信指派并利用适配因子进行折扣运算,然后采用证据推理组合规则进行融合,最后给出判决准则输出匹配...     

惯性/地磁组合导航算法

针对惯性/地磁组合导航滤波算法进行了深入研究.分析了惯性/地磁组合导航系统的基本原理,基于巡航导弹巡航段飞行过程建立了组合导航系统的滤波模型.在观测信息分别为实测地磁场三分量信息和单一幅值信息条件下,采用广义卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法进行了仿真分析.仿真结果表明,在观测信息为三分量地磁信息条件下,Unscented卡尔曼滤波总体滤波效果略优于广义卡尔曼滤波,两种算法在最后30 s内的平均定位精度都可达到50 m;在观测信息仅为地磁场幅值的情况下,广义卡尔曼滤波算法的滤波收敛速度和精度均大幅下降,而Unscented卡尔曼滤波仍然取得不错的收敛效果,滤波性能明显优于广义卡尔曼滤波.     

一种复杂多介质环境下的视觉/惯性自适应组合导航方法

针对空间交会对接地面混合悬浮微重力模拟实验中自主水下航行器的高精度实时导航问题,提出了一种复杂多介质环境下视觉/惯性自适应组合导航方案和算法。首先,以视觉定位系统的采样时标为基准对惯导系统的测量数据进行拟合,并通过惯导逆向导航的方法实现惯导与视觉定位系统的时间同步。然后,根据视觉系统量测噪声时变的特点,设计了可对量测噪声在线估计的指数渐消记忆型Sage-Husa自适应卡尔曼滤波组合导航算法。最后,通过实验验证了该组合方案和算法的有效性。实验结果表明提出的方法可以实现复杂多介质环境下的高精度实时导航,并且相比于测量数据未同步的标准卡尔曼滤波组合导航方式,其速度误差和位置导航误差分别降低了56%和64%。     

自适应惯性组合导航系统研究

本文研究惯性／位置组合导航技术，给出在线估计未知噪声统计参量的自适应卡尔曼滤波算法（ＡＫＦ）。首先建立组合导航系统直线飞行段和机动飞行段数学模型，并给出相应滤波算法，仿真结果证明了组合导航估计算法的可行性。所得结论对惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航的研制有实用意义     

一种地磁/惯性深度融合导航方法

地磁/惯性融合导航是一种不依赖全球导航卫星系统的自主导航方式之一,具有很强的隐蔽性和抗干扰性能,是固体火箭的可用自主导航方式之一。基于前人在惯性/地磁融合导航研究的基础,对地磁导航、惯性导航的优缺点进行详细分析,将地磁导航在高度和纬度的确定优势和惯导在经度和纬度确定优势进行充分融合,提出了具备东向速度间接估计校正的地磁/惯性深度融合导航方法,摒弃地磁导航在经度、惯导在高度方向确定的劣势。结合实际弹道数据的导航仿真对比试验表明,所提出方法可以充分吸收两种导航的优势,相比传统的地磁/惯性融合方式,导航精度在相同条件下提升45.6%,为高精度地磁/惯性融合导航提供一种新的方法。     

基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航

为实现惯导系统长时间高精度导航,以性能优良的电子海图显示信息系统为开发背景,对地磁匹配辅助惯性导航系统进行了设计和仿真实验。在原有电子海图显示信息系统的基础上开发了数据采集模块、地磁数据库模块、惯导/地磁匹配模块、惯导误差估计模块等功能软件,并对各功能模块进行了深入分析。仿真试验结果证明,基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航达到了校正惯性导航系统,实现高精度导航的目的。     

INS/Doppler组合导航中安装偏角的在线估计

INS和Doppler在载机上安装时存在安装偏角,会对组合导航精度产生影响.为此,提出了一种新的INS/Doppler组合导航算法,将标度因数和安装偏角作为状态变量进行估计.在分析Doppler输出误差模型的基础上,详细推导了组合导航算法模型,并进行了仿真.仿真结果表明,在载机正常飞行并适当机动的情况下,该组合导航算法能够准确对标度因数和安装偏角进行估计,标度因数的估计精度为0.4‰,安装偏角的估计精度为0.1′-0.3′,从而提高了导航精度.     

鲁棒性地形匹配/惯性组合导航算法

基于传统平均绝对差算法引入了选取搜索区域和匹配运算的改进策略,使得算法在匹配定位时允许载体灵活机动,提高了实时性;针对桑迪亚算法易发散的问题,分析了组合滤波算法的特点,建立了地形匹配/惯性组合导航的数学模型;针对地形匹配"虚定位"影响滤波结果的问题,引入了一种基于新息向量的鲁棒检测算法,采用最小二乘对误匹配点进行拟合改正。仿真研究表明:与传统算法相比,组合滤波算法精度更高、稳定性更强,能高频率(200 Hz)输出高精度导航参数,误差保持在一个格网间距(90 m)以内;鲁棒检测算法能有效抵御粗差影响,在经纬度方向各加入0.05°粗差的情况下,仍可保持较高精度。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

基于INS/ILS/RA组合导航的自动着陆系统

针对民航机精密进近着陆过程容易受地场环境、电磁干扰等空间噪声和接收机噪声的影响,对波束误差信号进行滤波相位滞后的问题,提出基于INS/ILS/RA组合导航的自动着陆系统(ALS)。该系统将仪表着陆系统(ILS)及无线电高度表(RA)和惯性导航系统(INS)输出的位置之差作为量测,运用卡尔曼滤波器进行估计,将组合导航系统的输出航迹角及纵向轨迹角替代波束偏差,分别送入横纵向控制回路。仿真结果表明,INS/ILS/RA组合位置解算方位角偏差精度优于0.3°,下滑角偏差精度优于0.2°。该系统可显著改善波束误差控制信号的动态品质,降低噪声影响,提高ILS自动进场着陆控制回路的稳定性和闭环性能。     

惯性/重力匹配组合导航系统与可视化仿真

根据惯性/重力匹配组合导航系统的工作原理和特点,提出了基于 RANSA 思想的重力图匹配方法,采用此方法实现了重力图的鲁棒匹配。通过建立组合导航系统的数学模型,采用最优滤波技术实现了组合导航系统的信息融合。在此基础上,采用多种高级语言混合编程,设计实现了一套可视化的仿真软件,对该系统进行了可视化仿真研究。仿真实验结果表明,惯性/重力匹配组合系统相对于无辅助的惯性导航系统,其定位精度、速度精度均有较大的提高,也就是说采用重力匹配方法达到了校正惯导系统,实现高精度导航的目的。     

低成本车载导航仪的组合导航算法设计

针对GPS信号间歇性受阻而无法持续导航的问题,提出了一种由GPS、微惯性导航系统,以及电子罗盘构建车载组合导航系统的方案。以GPS位置信息是否有效为判断条件,设计了组合策略。当GPS信息有效时,采用以位置误差作为观测量的组合导航算法;当GPS信息无效时,引入速度约束辅助导航算法。试验表明,该组合策略能够在GPS有效时提供高精度的姿态、速度和位置信息,在GPS失效时,使位置误差得到有效抑制,从而保证了车载导航仪的导航精度和导航信息的持续性。     

GPS/INS组合导航算法性能评估平台

针对常规GPS／INS组合导航算法研发系统扩展性较差的问题，研发了一种GPS／INS组合导航算法性能评估实验平台。该实验平台具有较高的开放性和可扩展性，能够比较便利地嵌入各种导航系统进行仿真数据实验、真实数据实验，完成算法性能的评估。文章首先介绍这一实验平台的基本结构，并给出了一些关键技术的解决方案，最后通过利用该平台进行仿真实验，结果验证了实验平台的GPS／INS组合导航算法性能评估是科学有效的。文章设计的多数据源导航模拟器和独立的算法库为今后的组合导航算法研究提供了有利的参考价值.